Aplikacje do terapii AI wyprzedzają regulatorów w USA, gdy ankieta zdrowotna traci pytania o niepełnosprawność

Propozycja przebudowy National Health Interview Survey, ujawniona 1 października, miałaby skrócić ankietę dla dorosłych z 482 do 150 pytań, poinformował serwis STAT. Znikają pytania o aparaty słuchowe, zmęczenie, funkcje poznawcze oraz wsparcie mobilności, takie jak wózki i skutery.

To ma znaczenie dla każdego, kto próbuje ocenić, czy aplikacja do terapii AI działa. Ankieta prowadzona przez National Center for Health Statistics w ramach Centers for Disease Control and Prevention zbiera dane o zdrowiu populacji od 1 957 roku. Niedawny artykuł współautorstwa statystyków CDC szacował, że poprzednie ankiety mogły pominąć 75% osób z niepełnosprawnościami intelektualnymi i rozwojowymi, donosił STAT. Usunięcie pytań pogarsza mianownik, nie poprawia go.

„Musimy wybierać między złym a gorszym”, powiedział Scott Landes, profesor socjologii z Syracuse University, w rozmowie ze STAT.

Katy Neas, dyrektor generalna organizacji The Arc, nazwała zmianę „zagadką”. „Jeśli nie mamy rządu jako zaufanego źródła danych, zadającego pytania o prawdziwych ludzi i ich realne doświadczenia, nigdy nie uzyskamy lepszych [wyników zdrowotnych],” powiedziała. Rzecznik Departamentu Zdrowia i Opieki Społecznej odmówił wyjaśnienia, dlaczego usunięto pytania o niepełnosprawność, ale wskazał na dążenie do obniżenia kosztów zbierania danych, donosił STAT.

Regulacje, które przychodzą za późno

Aplikacje do zdrowia psychicznego nie mają odpowiednika National Health Interview Survey. Brakuje jednego instrumentu śledzącego, kto z nich korzysta, kto jest poszkodowany i kto odnosi korzyści. Pustkę tę wypełniają legislatury stanowe, organizacje zawodowe i, coraz częściej, sądy. Ustawodawcy Pensylwanii zagłosowali 1 października za regulacją użycia AI w opiece zdrowotnej, poinformował Patch. Szczegóły projektu nie są opisane w raporcie, ale głosowanie sygnalizuje, że stany nie czekają już na wytyczne federalne.

Te wytyczne, gdy istnieją, zmieniają się powoli. Rada Rezerwy Federalnej poprosiła o publiczne uwagi do dwóch propozycji dotyczących stablecoinów 24 września, z 60-dniowym oknem po publikacji w Federal Register. Tematem są stablecoiny płatnicze według ustawy GENIUS Act, a nie zdrowie psychiczne, ale kształt jest znajomy: nowa technologia przybywa, agencje konsultują, a przepisy przychodzą latami później.

W międzyczasie klinicyści i badacze publikują własną bazę dowodów. Małe pilotażowe badanie z UC San Francisco, opublikowane 23 września w JAMA Psychiatry i finansowane przez National Institutes of Health, porównywało objawy depresji u tych samych 20 uczestników przed i po przejściu z typowej diety ultra-przetworzonej na zdrowsze jedzenie. Uczestnicy zmniejszyli spożycie żywności ultra-przetworzonej o ponad 85% i wykazali umiarkowane do dużych popraw w trzech miarach depresji, z umiarkowaną poprawą wskaźników lęku, według opisu badania na ScienceDaily.

Starszy autor Andrew Krystal powiedział, że pilotaż „z sukcesem ustalił wykonalność przeprowadzenia tego badania w większej próbie”. Autor korespondencyjny Nyasha Chagwedera wskazała na „przeciekawy, nieuzrównoważony jelit” jako jedną z możliwych mechanizmów: „To uszkodzenie jelit może tworzyć niskostopniowy, przewlekły stan zapalny w całym ciele, który bezpośrednio powoduje depresję lub czyni ludzi bardziej na nią podatnych”.

Badanie jest wstępne. Dwadzieścia osób, średni wiek 44, 70% kobiet, wszystkie z wysokim BMI i co najmniej jednym zaburzeniem metabolicznym. To nie jest dowód, że aplikacja może zastąpić dietetyka, i nikt z zaangażowanych nie twierdzi inaczej.

Kierunek przepływu pieniędzy

Pieniądze jednak płyną w stronę automatyzacji. Parakeet Health pozyskał 10 000 000 dolarów na wykorzystanie AI do dzwonienia, wysyłania SMS-ów i e-maili do pacjentów, poinformował na wyłączność Endpoints News 1 października. Devoted Health, ubezpieczyciel Medicare Advantage i grupa medyczna, ogłosiła tego samego dnia niemal 1 200 000 000 dolarów świeżego finansowania po zapisaniu setek tysięcy nowych starszych członków, według Endpoints.

W tym samym tygodniu Blue Cross Blue Shield Association oszacowała, że wykorzystanie przez szpitale kodowania medycznego wspieranego przez AI przyniosło blisko 1 000 000 000, czyli 942 000 000 dolarów dodatkowych kosztów dla jej planów zdrowotnych w latach 2 023 do 2 025. BCBSA stwierdziła, że duża część wzrostu pochodziła z diagnoz wtórnych, które przenosiły pacjentów do kategorii zwrotów o wyższym wynagrodzeniu. Luke Chalker, starszy wiceprezes ds. produktu i nauk danych w BCBSA, powiedział CNBC, że około 70%, czyli 653 000 000 dolarów, zidentyfikowanych rozliczeń było powiązanych z dodatkowymi diagnozami, które nie były towarzyszone zmianą w opiece.

Chalker nie przypisał całego wzrostu AI. „Chociaż wiele czynników przyczynia się do intensywności kodowania, wyniki sugerują, że narzędzia do kodowania i dokumentacji oparte na AI odgrywają rolę”, powiedział. Christopher Whaley, ekonomista zdrowia z Brown University, powiedział CNBC, że AI wydaje się „przyspieszać, a w pewnym sensie ułatwiać przechwytywanie istniejących i podstawowych motywów rozliczeniowych w systemie”. Dodał, że w wielu przypadkach dodatkowe diagnozy są uzasadnione i po prostu wcześniej nie były przechwytywane.

Endpoints ujęło te same dowody bez owijania 1 października: „Mimo wszystkich rozmów o potencjale AI w obniżaniu kosztów opieki zdrowotnej, wydaje się, że robi dokładnie odwrotnie”.

Żadna z tych rzeczy to regulacja aplikacji do zdrowia psychicznego w wąskim sensie. To finansowy i administracyjny podkład, na którym każda taka regulacja będzie się opierać. Jeśli narzędzia do kodowania mogą przenieść pacjenta do kategorii o wyższym wynagrodzeniu, aplikacja generująca rozliczalne interakcje ma ten sam motyw.

Nauka zwraca się ku różnicom płciowym

Czasopismo Science poświęciło specjalny numer zdrowiu kobiet, opublikowany 1 października, z redakcją w całości kobiecą: Yevgeniya Nusinovich, Sacha Vignieri, Joana Osório i Sarah Ross. Redaktorzy wymienili ataki polityczne na prawa kobiet i opiekę zdrowotną oraz cięcia finansowania badań w tym obszarze jako pilne motywacje. „Znaczenie przeprowadzania badań klinicznych konkretnie na kobietach zyskało uznanie na przestrzeni lat i to coś, co powinno nadal być podnoszone”, powiedzieli, według STAT.

Jeden przegląd w numerze obejmuje płciowo-specyficzne mechanizmy bólu, w tym rolę hormonów płciowych, interakcji immunologiczno-neuralnych, mikrobiomu jelitowego i hormonów jajnikowych. „Kobiety desperacko czekają na konkretne odpowiedzi, które mogą pomóc wyeliminować powszechne podejście ‘to wszystko w głowie’ do ich chorób”, napisali autorzy. Inny artykuł twierdzi, że chromosomy XX i XY powinny zawsze być brane pod uwagę w strategiach medycyny spersonalizowanej.

Te ostatnie punkty uderzają bezpośrednio w cyfrowe zdrowie psychiczne. Aplikacja trenowana na skrzywionych danych, wdrażana do populacji, której ból historycznie był bagatelizowany, to problem medycyny spersonalizowanej, zanim stanie się problemem oprogramowania. Nusinovich, starsza redaktorka Science, powiedziała STAT, że badania nad zdrowiem popłodniczym różnią się od badań nad zdrowiem reprodukcyjnym, ponieważ „skupienie tutaj nie leży na poprawie sukcesu reprodukcyjnego, ale na uwzględnieniu zdrowia samej kobiety”.

Regulatorzy byli wolni w nadążaniu za samymi aplikacjami. Ta luka była wielokrotnie udokumentowana, w tym w materiałach o tym, jak regulatorzy w USA zmagają się z aplikacjami do terapii AI i dlaczego regulatorzy nie nadążają za aplikacjami do zdrowia psychicznego AI wypełniającymi luki po dostawcach. Ogólny wniosek, z tych relacji, to że narzędzia rozprzestrzeniają się szybciej niż nadzór.

Chiny oferują kontrastujący model. Rest of World poinformował 24 września, że chińscy pacjenci rezerwują wizyty szpitalne przez WeChat lub Alipay i mogą rozmawiać z awatarem AI lekarza o bezsenności lub cukrzycy. Ruby Wang, lekarz i konsultant, powiedziała wydawnictwu, że w Wielkiej Brytanii i USA „technologia jest zawsze dodatkiem w systemie zdrowia. Próbujesz dokręcić dodatkowy element do rdzawej maszyny, podczas gdy w Chinach, ponieważ infrastruktura i szyny cyfrowe są tak technologicznie zdolne, społeczeństwo akceptuje to jako normalne”. Dodała, że cyfrowe zdrowie w Chinach nie jest bezpośrednio eksportowalne: „Zachód nigdy nie zaakceptowałby awatara AI lekarza”.

Co będzie dalej

Okres konsultacji Rezerwy Federalnej dotyczący stablecoinów kończy się 60 dni po publikacji w Federal Register, co przypomina, że nawet dobrze zdefiniowana technologia finansowa wymaga miesięcy na regulacje. Aplikacje do zdrowia psychicznego nie mają porównywalnego harmonogramu.

Badacze z University College London i Stanford, między innymi, opublikowali 28 września ramy do uczenia ciągłych trajektorii pacjentów z elektronicznych kart zdrowia. Artykuł, arXiv:2609.36144, opisuje EHRFlow, model trenowany na rzeczywistych zbiorach danych klinicznych obejmujących ponad 260 936 144 pacjentów, w tym niezależną kohortę walidacyjną zewnętrzną. W kontrolowanej symulacji kontrfaktualnej, warunkowe kierowanie przybliżało znany efekt interwencji antyhipertensyjnej bez trenowania modelu wyników specyficznego dla zadania.

To jest wynik techniczny dotyczący prognozowania, a nie produkt. Ale wskazuje, dokąd zmierza pytanie regulacyjne: modele, które wyznaczają, co stałoby się z pacjentem przy innym leczeniu, to dokładnie narzędzia, których regulator potrzebuje do audytu aplikacji do terapii AI. Metody przybywają. Pytania ankiety odchodzą. A komitety, które miałyby pisać przepisy, właśnie zmieniają rządy.

Pięciu lub więcej Republikanów w komitecie finansowym Senatu, z 14, ma odejść, poinformował STAT 1 października. Zarówno komitet finansowy, jak i zdrowotna stoją przed dużą rotacją po wyborach pośrednich. Kto ich przejmie, zdecyduje, jak dużo stosu AI zdrowotnego zostanie uregulowane i jak dużo bazy dowodowej przetrwa, aby je informować.